(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
多数のホイールを用いて自由に移動するように構成され、距離測定センサ及び対応する前記ホイールに装着された多数のエンコーダを有する移動体を用いて室内環境地図を作成する方法であって、
前記移動体が移動するとき、前記エンコーダを用いて前記ホイールの回転を検出することで、エンコードされた位置情報を獲得する段階と、
前記移動体が移動するとき、前記距離測定センサを用いて前記移動体から周囲環境内に存在する物体までの測定距離を獲得する段階と、
前記エンコードされた位置情報に基づいて前記移動体の予測位置を獲得する段階と、
前記移動体が前記移動体の予測位置に存在すると仮定して、前記移動体から前記物体までの推定距離を獲得する段階と、
前記推定距離が前記測定距離とマッチするかを判断する段階と、
前記推定距離が前記測定距離とマッチすれば、前記移動体の予測位置を補正して前記移動体が存在する補正位置を獲得する段階と、
前記補正位置及び前記測定距離を用いて前記室内環境地図を作成する段階と、を含み、
前記推定距離は、前記エンコードされた位置情報及び前記測定距離に基づく格子地図を用いて求め、前記格子地図の推定探知格子は周囲環境に存在する物体の位置を示し、
前記推定距離は、前記距離測定センサのｉ-番目の情報を推定することによって求め、前記ｉ-番目の情報により検出された前記物体の推定探知格子Ｔ(ｋ)の位置は下記の式により規定され、
【数１】
0005400044.tif 000041
前記ｘｔｉ(ｋ)及びｙｔｉ(ｋ)はそれぞれ前記距離測定センサのｉ-番目の情報により探知された前記物体の全域座標系におけるｘ-軸位置及びｙ-軸位置であることを特徴とする室内環境地図の作成方法。
【請求項２】
前記エンコードされた位置情報及び前記測定距離を同期化する段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の室内環境地図の作成方法。
【請求項３】
前記推定位置は、前記測定位置及び前記測定距離に基づく前記格子地図を用いて拡張カルマンフィルタを適用することで求め、
前記距離測定センサがｉ-番目のビームを放射した場合、最も近い物体が存在する予測探知格子の測定モデルは下記の式で定義され、
【数２】
0005400044.tif 000042
前記ｈｉ(Ｘ(ｋ),Ｔ(ｋ))は前記距離測定センサのｉ-番目のビームの推定距離であり、前記ｘｓ(ｋ)及びｙｓ(ｋ)はそれぞれ全域座標系における前記距離測定センサのｘ-軸位置及びｙ-軸位置であり、前記ｘｔｉ(ｋ)及びｙｔｉ(ｋ)はそれぞれ全域座標系で推定された物体のｘ-軸及びｙ-軸位置であり、
前記測定モデルを用いて推定される前記ｉ-番目の情報は下記の式で定義され、
【数３】
0005400044.tif 000043
前記
【数４】
0005400044.tif 000044
は前記移動体の(ｋ＋１)-番目に予測位置で前記距離測定センサのｉ-番目のビームの推定距離であり、前記
【数５】
0005400044.tif 000045
は前記移動体のｋ-番目の位置で前記移動体の(ｋ＋１)-番目に予測した位置であり、前記Ｔ(ｋ＋１)は前記移動体の(ｋ＋１)-番目の予測位置で前記距離測定センサのｉ-番目の情報により探知された物体の位置であることを特徴とする請求項１に記載の室内環境地図の作成方法。
【請求項４】
前記室内環境地図は、周囲環境が多数の格子に分けられ、物体が存在する各格子に確率値を付与した格子地図を含むことを特徴とする請求項１に記載の室内環境地図の作成方法。
【請求項５】
前記推定距離が前記測定距離とマッチするかを判断するとき、前記推定位置が前記測定位置とマッチしなければ、前記移動体を前記測定距離に対応する位置に移動させて前記移動位置及び前記測定距離を用いて前記室内環境地図を作成する段階を更に含むことを特徴とする請求項３に記載の室内環境地図の作成方法。
【請求項６】
室内環境地図を作成するシステムであって、
室内で自由に移動するホイールを有する移動体と、前記移動体は前記移動体から周囲環境に存在する物体までの測定距離を獲得し、前記移動体が移動する時に前記移動体の位置情報を獲得し、
前記位置情報を用いて前記移動体の予測位置を獲得する位置予測ユニットと、
前記移動体が前記予測位置に存在すると仮定して、前記移動体から前記物体までの推定距離を推定獲得する距離推定ユニットと、
前記推定距離が前記測定距離とマッチするかを判断するマッチング判断ユニットと、
前記推定距離が前記測定距離とマッチすると判断されれば、前記予測位置に基づいて前記移動体の位置情報を補正して補正位置を獲得する位置補正ユニットと、
前記補正位置及び前記測定距離に応じて前記環境地図を作成する地図作成ユニットと、を含み、
前記距離推定ユニットは、前記位置情報及び前記測定距離に基づく格子地図を用いて前記推定距離を求め、前記格子地図の推定探知格子は周囲環境に存在する物体の位置を示し、
前記距離推定ユニットは、ｉ-番目に獲得した測定距離を推定することによって前記推定距離を求め、前記ｉ-番目に獲得した測定距離により検出された前記物体の推定探知格子Ｔ（ｋ）の位置は下記の式により規定され、
【数６】
0005400044.tif 000046
前記ｘｔｉ(ｋ)及びｙｔｉ(ｋ)はそれぞれ前記ｉ-番目に獲得した測定距離により探知された前記物体の全域座標系におけるｘ軸位置及びｙ-軸位置であることを特徴とする室内環境地図の作成システム。
【請求項７】
前記移動体は、
前記移動体に装着されて前記移動体から前記物体までの距離を測定して前記測定距離を生成する距離測定センサと、
それぞれ対応する前記ホイールに装着されて前記ホイールの回転を検出して前記測定位置を示すエンコードされた信号を生成するエンコーダと
を含むことを特徴とする請求項６に記載の室内環境地図の作成システム。
【請求項８】
前記測定位置及び前記測定距離を同期化する同期化器を更に含むことを特徴とする請求項６に記載の室内環境地図作成システム。
【請求項９】
前記位置予測ユニットは、拡張カルマンフィルタを用いて前記移動体の位置を推定することを特徴とする請求項６に記載の室内環境地図の作成システム。
【請求項１０】
前記室内環境地図は、周囲環境が碁盤状の多数の格子に分けられ、物体が存在する各格子に確率値を付与した格子地図を含むことを特徴とする請求項６に記載の室内環境地図の作成システム。
【請求項１１】
前記推定距離が前記測定距離とマッチするかを判断するとき、前記推定距離が前記測定距離とマッチしないと判断されれば、前記移動体を前記測定距離に対応する位置に移動させることで、前記予測位置を補正する段階を更に含むことを特徴とする請求項１に記載の室内環境地図の作成方法。
【請求項１２】
前記室内環境地図を作成する段階は、前記推定位置を前記測定位置及び前記測定距離に基づく格子地図を用いて拡張カルマンフィルタを適用することで求めない場合は、前記距離情報を用いてｋ-番目のステップと(ｋ＋１)-番目のステップで作成された地図の間でマッチングされた２点を用いて前記地図を結合して前記室内環境地図を作成する段階を含むことを特徴とする請求項１に記載の室内環境地図の作成方法。
【請求項１３】
前記(ｋ＋１)-番目のステップで前記移動体の位置は下記の式を用いてｋ-番目のステップで前記移動体の位置[Ｘｋ,Ｙｋ,θｋ]から求め、
【数７】
0005400044.tif 000047
前記
【数８】
0005400044.tif 000048
は移動体のｋ-番目の距離情報のうち前記２点の位置であり、
【数９】
0005400044.tif 000049
はそれぞれ
【数１０】
0005400044.tif 000050
とマッチする(ｋ＋１)-番目の距離情報であり、Ｘｋ,Ｙｋ,θｋはｋ-番目のステップにおける前記移動体の位置であり、Ｘｋ＋１,Ｙｋ＋１,θｋ＋１は(ｋ＋１)-番目のステップにおける前記移動体の位置を示すことを特徴とする請求項１２に記載の室内環境地図の作成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連技術の前後参照
本発明は２００７年７月２３日に出願した韓国特許出願第１０-２００７-００７３４２２号の優先権を主張し、この出願を本明細書で参照文献として引用する。
【０００２】
本発明は室内環境地図の作成技術に関し、特に、室内環境と室内に存在する物体の位置を正確、且つ、迅速に獲得できる室内環境地図の作成方法及びシステムに関する。
【０００３】
本課題は韓国情報通信部及び情報通信研究振興院のＩＴ新成長エンジン核心技術開発事業の一環として行った研究から導き出されたものである[２００５-Ｓ-０３３-０３、ＵＲＣのための内蔵型コンポーネント技術開発及び標準化]。
【背景技術】
【０００４】
文明の発達に伴い、都市、国家、山岳など汎世界的に非常に多様に縮尺した室外地図が存在しており、衛星及びＧＰＳ(Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ)を用いてより正確、且つ、精密な室外地図を作成することで、その室外地図の活用が次第に多様な分野に広がっている。
【０００５】
これとは対照的に、工場、公共施設、病院、空港などに用いられる室内地図は応用分野の多様性にも拘らず、現在、実生活に幅広く用いられていない。その理由は衛星及び／又はＧＰＳのような装置を室内に設置できないため、正確な地図情報を獲得するのに必要な位置追跡が不可能であり、それにより、室内地図の製作コストが大幅に上昇するためである。
【０００６】
一方、室内環境と構造を正確に地図で表現する技術はその応用分野が多様であるため、多くの研究と開発が進められている。特に、距離測定センサを用いて物体の位置を探知した後に探知した位置を用いて環境地図を作成する技術が主流となっている。これは、距離測定センサが非常に短い時間間隔で任意の物体の正確な情報を提供できるためである。
【０００７】
正確な環境地図を作成するためには、距離測定センサを通じて獲得した位置情報が互いに正確な連関性により判別されなければならない。しかしながら、室内ＧＰＳなどのように絶対位置を測定できる装置がないため、距離測定センサにより獲得される位置情報を正確に把握することは非常に難しく、そのため、これを克服するための多くの研究及び開発が行われてきた。
【０００８】
このような研究及び開発の一環として、スキャン・マッチング・アルゴリズムという技術が学界で広く取り扱われている。スキャン・マッチング・アルゴリズムは、距離測定センサを通じて獲得した情報と距離測定センサを搭載した物体が基準位置から他の位置へ移動した時に発生するエンコードされた情報誤差とのマッチング関係を用いて克服しようとした研究である。
【０００９】
ところで、前述したような多数のスキャンマッチング技法は自動で地図を作成することにのみ焦点が当てられているため、多くのスキャンマッチング技法が実際に使用できない例外的な場合が多く、作成された地図の品質も良くない。
【００１０】
さらに、環境認識が誤っている場合、あるいは、失敗した場合、ロボットの環境認識技術は補償することはない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
そこで、本発明の目的は、移動体の位置情報と距離情報を用いて速やかに室内環境地図を獲得できる室内環境地図の作成システム及び方法を提供することにある。
【００１２】
本発明の他の目的は、技術の安全性及びユーザの便宜性を提供できる、どんな環境でも室内環境地図を正確に作成できる室内環境地図の作成システム及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の課題を解決するための一態様によれば、多数のホイールを用いて自由に移動するように構成され、距離測定センサ及び対応する前記ホイールに装着された多数のエンコーダを有する移動体を用いて室内環境地図を作成する方法であって、前記移動体が移動するとき、前記エンコーダを用いて前記ホイールの回転を検出することで、エンコードされた位置情報を獲得して前記エンコードされた位置情報に基づいて前記移動体の位置を予測する段階と、前記距離測定センサを用いて前記移動体から周囲環境内に存在する物体までの測定距離を獲得する段階と、前記移動体の移動位置を予測する段階と、前記移動体の予測位置で前記移動体から前記物体までの距離を推定する段階と、前記推定距離が前記測定距離とマッチするかを判断する段階と、前記推定位置が前記測定位置とマッチすれば、前記移動体の予測位置を補正する段階と、前記補正位置及び前記測定距離を用いて前記室内環境地図を作成する段階とを含む室内環境地図の作成方法を提供する。
【００１４】
本発明の課題を解決するための他の様態によれば、室内環境地図を作成するシステムであって、室内で自由に移動するホイールを有する移動体と、前記移動体は前記移動体から周囲環境に存在する物体までの測定距離を獲得し、前記移動体が移動する時に前記移動体の測定位置を獲得し、前記測定距離を用いて前記移動体の移動位置を予測する位置予測ユニットと、前記移動体の移動される位置を推定する位置推定ユニットと、前記予測位置で前記移動体から前記物体までの距離を推定する距離推定ユニットと、前記推定距離が前記測定距離とマッチするかを判断するマッチング判断ユニットと、前記推定距離が前記測定距離とマッチすると判断されれば、前記移動体の推定位置を補正する位置補正ユニットと、前記修正位置及び前記測定距離に応じて前記環境地図を作成する地図作成ユニットとを含む室内環境地図の作成システムを提供する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、拡張カルマンフィルタアルゴリズムを通じて室内環境地図を速やかに作成し、又は手動でポイントマッチングを通じてどの場所でも室内環境地図を生成できるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
本発明の前述した様態及び特徴と他の様態及び特徴は添付する図面を参照した以下の実施形態の説明から明確になる。
【図１】本発明の実施形態による移動体を用いて室内環境地図を作成するシステムの概略的なブロック構成図である。
【図２】図１に示す移動体の斜視図である。
【図３】エンコーダから提供されるエンコードされた情報を用いて移動体の位置を予測することを示す図である。
【図４】図１に示す距離推定ユニットにより行われた動作を示す図である。
【図５】拡張カルマンフィルタを用いて移動体の位置補正中に誤差が多く発生したとき、格子地図と距離情報を用いて手動で移動体の位置を補正する方法を説明する図である。
【図６】２点を手動でマッチングして地図を結合させる過程を示す図である。
【図７】本発明の実施形態による室内環境地図の作成過程を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、添付する図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。
【００１８】
図１は、本発明の実施形態による移動体を用いて室内環境地図を作成するシステムの概略的なブロック構成図であり、図２は、図１に示す移動体の斜視図である。
【００１９】
図１に示すように、室内地図作成システムは、移動体１００、信号獲得部１１０、信号変換部２００及び信号処理部３１０を含む。信号獲得部１１０、信号変換部２００及び信号処理部３１０は移動体１００に搭載される。
【００２０】
移動体１００は、図２に示すように、第１ホイール１０４ａ、第２ホイール１０４ｂ及び第３ホイール１０４ｃを用いて自由に移動するように構成される。第１、第２及び第３ホイール１０４ａ、１０４ｂ、１０４ｃは、移動体１００を方向と関係なく自由に移動させるようにする。例えば、第１及び第２ホイール１０４ａ、１０４ｂは、移動体１００の前方下段の左側と右側にそれぞれ装着されており、第３ホイール１０４ｃは、移動体１００の後方下段側に装着されている。
【００２１】
信号獲得部１１０は、距離測定センサ１０２、第１エンコーダ１０６ａ及び第２エンコーダ１０６ｂを含む。距離測定センサ１０２は、移動体１００の既設定位置に装着され、室内を移動する移動体１００の周辺環境を獲得する機能を行う。距離測定センサ１０２は、センサビームを室内に向けて照射し、移動体１００の周辺環境に存在する物体から反射されたビームを受光して距離測定センサ１０２から物体までの距離を測定する。距離測定センサ１０２は、周辺環境と距離に関する情報を獲得するためのレーザセンサ、超音波センサ、赤外線センサなどで具現されることもできる。
【００２２】
第１ホイール１０４ａと第２ホイール１０４ｂには移動体１００が移動した距離及び方向を示すエンコードされた位置を発生するように第１エンコーダ１０６ａと第２エンコーダ１０６ｂがそれぞれ装着され、ホイール１０４ａ，１０４ｂの回転を検出する。距離測定センサ１０２を通じて獲得された計測距離情報と第１エンコーダ１０６ａ及び第２エンコーダ１０６ｂを通じて獲得されたエンコードされた位置情報は信号変換部２００に送られる。
【００２３】
信号変換部２００は、測定距離の情報とエンコードされた位置情報を統合処理する。更に詳細に説明すれば、信号変換部２００は、計測距離情報及びエンコードされた位置情報を信号処理部で処理するために必要なデジタル化された距離及び位置情報に変換する距離変換器２０２及び位置変換器２０４を含む。信号変換部２００は、距離情報と位置情報を同期化するための同期化器２０６を更に含む。このような同期化は、エンコードされた位置情報と計測距離情報の獲得時間差のため発生し得る誤差を防止する。同期化された距離情報および位置情報は信号処理部３１０に提供される。
【００２４】
信号処理部３１０は、位置予測ユニット３００、距離推定ユニット３０２、マッチング判断ユニット３０４、位置補正ユニット３０６及び地図作成ユニット３０８を含む。
【００２５】
一方、移動体１００の獲得された情報のみをもって室内環境地図を作成する場合、ホイール１０４ａ、１０４ｂの滑りのような理由で移動体１００の位置に誤差が発生し得る。このように誤差が発生した移動体１００の位置をそのまま用いる場合、正確な環境地図を作成できなくなる。
【００２６】
従って、発生した誤差を補正するための接近法が必要である。本実施形態では最適反復的データ処理アルゴリズム(ｏｐｔｉｍａｌ ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  ｄａｔａ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ)、例えば距離測定センサに基づく拡張カルマンフィルタ(ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ)を用いて誤差が発生した移動体１００の位置を補正して速やかに環境地図を作成する。
【００２７】
移動体１００の位置を補正するために、エンコーダ１０６ａ、１０６ｂによりエンコードされた位置情報を用いて移動体１００の位置を予測する過程が必要である。位置予測ユニット３００は、拡張カルマンフィルタアルゴリズムを用いて移動体１００の位置を予測する機能を行う。位置予測ユニット３００により行われた予測は図３を参照して説明する。
【００２８】
図３に示すように、移動体１００の次の位置の予測のための最初の段階は以前ステップでの移動体１００の以前位置から次のステップでの移動体１００の次の移動位置を予測することである。まず、２次元平面において移動体１００のｋ−番目の位置は、次の[式１]のように表現され得る。
【数１】
0005400044.tif 000002
【００２９】
そして、移動体１００の(ｋ＋１)-番目の位置を予測する間に移動体１００がどのくらい移動したかを知るためにはエンコーダ１０６ａ、１０６ｂからのエンコードされた位置情報が必要である。図３に示すように、このようなエンコードされた位置情報 Ｕ(ｋ)は、次の[式２]のように表現された移動体１００の移動距離ｄ(ｋ)と回転角度Δθ(ｋ)の関数である。
【数２】
0005400044.tif 000003
【００３０】
前記式１及び２を用いて、移動体１００の幾何学的特性から移動体１００の(ｋ＋１)-番目の位置を予測できる。移動体１００がｋ-番目の位置でエンコードされた位置情報Ｕ(ｋ)を受けてΔθ(ｋ)だけ回転した後、ｄ(ｋ)だけ移動したとするとき、(ｋ＋１)番目の移動体１００の実際の位置は、次の[式３]のように定義できる。
【数３】
0005400044.tif 000004
ここで、ｆ(Ｘ(ｋ)，Ｕ(ｋ))は移動体１００のプラントモデルであり、次の[式４]のように表現できる。また、ν(ｋ)は推測航法(ｄｅａｄ ｒｅｃｋｏｎｉｎｇ)の位置誤差を表現するものであって、平均が０であり、共分散がＱ(ｋ)であるガウシアンノイズで表現される。
【数４】
0005400044.tif 000005
【００３１】
地面上の移動体１００のホイール１０４ａ、１０４ｂの滑りによる誤差によって実際の位置ｘ(ｋ＋１)は分からないので、実際の位置はｋ−番目の推定位置Ｘ(ｋ｜ｋ)とエンコードされた位置情報Ｕ(ｋ)を通じて次の[式５]のような結果を予測できるだけである。
【数５】
0005400044.tif 000006
【００３２】
[式５]に定義されている予測した位置と[式３]に定義されている実際の位置間の誤差は共分散の形態で表現する。この場合、
【数６】
0005400044.tif 000007
は推定された値であるが、Ｕ(ｋ)は明確な値を有する実際の情報である。従って、[式３]を(ｋ＋１)番目に推定位置
【数７】
0005400044.tif 000008
に基づくテイラー級数(Ｔａｙｌｏｒ ｓｅｒｉｅｓ)で表現したとき、(ｋ＋１)-番目の実際の位置は次の[式６]の通りである。
【数８】
0005400044.tif 000009
【００３３】
[式６]を１次項以外の高次項を無視して線形化すれば、[式６]は次の[式７]のように表現され得る。
【数９】
0005400044.tif 000010
【００３４】
[式７]において、∇ｆは[式５]のヤコビアン行列であり、次の[式８]の通りである。
【数１０】
0005400044.tif 000011
【００３５】
[式７]の線形化された実際の位置から[式５]の予測位置を差し引けば、位置推定誤差
【数１１】
0005400044.tif 000012
を次の[式９]のように求めることができる。
【数１２】
0005400044.tif 000013
【００３６】
[式９]の位置推定誤差を共分散行列で表現すれば、位置推定誤差は次の[式１０]のＣ(ｋ＋１｜ｋ)の通りである。
【数１３】
0005400044.tif 000014
【００３７】
[式１０]において、Ｅ[  ]は線形演算子である。ν(ｋ)と
【数１４】
0005400044.tif 000015
は互いに相関関係がないので、最初の項と最後の項のみが残され、Ｃ(ｋ＋１｜ｋ)は次の[式１１]のように展開される。
【数１５】
0005400044.tif 000016
【００３８】
[式１１]において、
【数１６】
0005400044.tif 000017
はｋ−番目の位置誤差の共分散行列であるＣ(ｋ｜ｋ)であり、Ｅ[ν(ｋ)ν(ｋ)Ｔ]は推測航法の位置誤差を表現する共分散行列Ｑ(ｋ)で整理され、Ｃ(ｋ＋１｜ｋ)は最終的に[式１２]のように表現され得る。
【数１７】
0005400044.tif 000018
【００３９】
[式１２」は移動体１００の(ｋ＋１)−番目の位置の不確実性は移動体１００のｋ−番目の位置の不確実性が幾何学的に∇ｆ・Ｃ(ｋ｜ｋ)・∇ｆＴの関係に進展され、移動距離ｄ(ｋ)及び回転角度Δθ(ｋ)の制御入力による不確実性Ｑ(ｋ)が移動体１００の(ｋ＋１)−番目の位置の不確実性に加えられるという物理的意味を含んでいる。
【００４０】
更に図１を参照すれば、図２の距離推定ユニット３０２は、移動体１００の位置補正のために位置予測ユニット３００により求められた移動体１００の予測位置で測定モデルを用いて距離測定センサ１０２の測定距離を推定する役割を果たす。
【００４１】
図４は、距離推定ユニット３０２により行われた動作を説明する図である。本図面において、距離測定センサ１０２の位置は移動体１００の中心を基準とする地域座標系
【数１８】
0005400044.tif 000019
で定義されている。地域座標系は室内環境地図の原点を基準とする全域座標系に変換されることができ、これは次の[式１３]のように表現される。
【数１９】
0005400044.tif 000020
【００４２】
本発明において、室内環境地図は周辺環境が碁盤状の様々な格子に分けられ、物体が存在する各格子に確率値を付与した格子地図として表現される。
【００４３】
図４において、室内環境地図内の陰影処理された格子は距離測定センサ１０２により求められた物体の位置を示す。距離測定センサ１０２のｉ-番目の情報を通じて探知できる物体の位置を示す格子の位置は、次の[式１４]のように定義され得る。
【数２０】
0005400044.tif 000021
【００４４】
[式１４]において、Ｔ(ｋ)は距離測定センサ１０２のｉ-番目の情報により探知された物体の位置を示すものであって、ここで、ｘｔｉ(ｋ)及びｙｔｉ(ｋ)はそれぞれ距離測定センサ１０２のｉ-番目の情報により探知された全域座標系における物体のｘ軸及びｙ軸位置である。
【００４５】
この場合、距離測定センサ１０２がｉ-番目のビームを放射したと仮定すれば、放射されたビームは最も近い物体が存在する格子により反射される。これを式で表現すれば、[式１５]の通りであり、これが測定モデルである。
【数２１】
0005400044.tif 000022
【００４６】
[式１５]に定義された測定モデルを活用して、移動体１００の予測位置で距離測定センサ１０２のｉ-番目のビームの測定値を次の[式１６]のように推定できる。
【数２２】
0005400044.tif 000023
【００４７】
マッチング判断ユニット３０４は、距離推定ユニット３０２からの式１６の推定距離が距離測定センサ１０２からの実際の距離とマッチするか否かを判断する。即ち、マッチング判断ユニット３０４は、推定距離と実際の距離との差を求めて推定距離が有効であるかを判断する。
【００４８】
更に詳しくは、図４においてｉ-番目の情報の実際の距離は、次の[式１７]のように定義できる。
【数２３】
0005400044.tif 000024
【数２４】
0005400044.tif 000025
【００４９】
[式１８]を１次項以外の高次項を無視して線形化すれば、次の[式１９]で表現される。
【数２５】
0005400044.tif 000026
【００５０】
[式１９]において、∇ｈｉは[式１５]のヤコビアン行列であり、次の[式２０]の通りである。
【数２６】
0005400044.tif 000027
【００５１】
[式２０]において、「ｄ」は距離測定センサ１０２の推定位置から最も近い物体が存在する格子の位置までの距離である。推定距離の測定値が有効であるかを判断するために、[式１６]の推定距離の測定値と[式１９]の実際の距離測定値との差によって次の[式２１]のようにイノベーションを求める。
【数２７】
0005400044.tif 000028
【００５２】
[式２１]により得られるイノベーションの共分散行列は、次の[式２２]のｓｉ(ｋ＋１)の通りである。
【数２８】
0005400044.tif 000029
【数２９】
0005400044.tif 000030
【数３０】
0005400044.tif 000031
【００５３】
[式２１]及び[式２４]のイノベーションと共分散行列を用いて推定距離と実際の測定距離とが十分にマッチしたかを次の[式２５]を通じて評価する。
【数３１】
0005400044.tif 000032
【００５４】
[式２５]において、「ｅ」は境界誤差であって、予め定められる媒介変数である。もし、[式２５]を満たせば、マッチングに成功したことを意味する。本実施形態で複数の距離情報を同時に用いるので、[式２５]を満足するｎ-個の距離情報がある場合、合成イノベーション（ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ）は次の[式２６]のように表現される。
【数３２】
0005400044.tif 000033
【００５５】
距離測定センサ１０２の合成測定モデルのヤコビアン値も次の[式２７]のように表現される。
【数３３】
0005400044.tif 000034
【００５６】
[式２７]を用いて次の[式２８]のような合成イノベーション共分散行列を求めることができる。
【数３４】
0005400044.tif 000035
【００５７】
一方、位置補正ユニット３０６は、マッチング判断ユニット３０４により求められた[式２６]の合成イノベーションを用いて移動体１００の位置情報を補正する。即ち、位置補正ユニット３０６は先に求めた合成イノベーションを用いて移動体１００の予測位置とその予測位置の共分散行列を更新するように、移動体１００の位置を補正する。このとき、周知のカルマン利得は、次の[式２９]の通りである。
【数３５】
0005400044.tif 000036
【００５８】
[式２８]の合成イノベーション共分散行列と[式２９]のカルマン利得を用いて移動体１００の予測位置及びその予測位置の共分散行列は、次の[式３０]と[式３１]により更新される。
【数３６】
0005400044.tif 000037
【００５９】
最後に、地図作成ユニット３０８は位置補正ユニット３０６により行われた共分散行列及び移動体１００の補正位置に応じて室内環境地図を作成する。即ち、移動体１００の予測位置が前述した過程を通じて補正されたとき、環境地図作成部３０８は補正位置及び測定距離を用いて物体の位置を室内環境地図に表示することで、速やかに室内環境地図を作成できる。
【００６０】
ところが、もし前記アルゴリズムにより補正が正常に行われていない場合には、図５のように、移動体の位置を、距離測定センサ１０２による測定距離にマッチする位置に手動操作で移動させる。この手動操作を利用する場合、迅速、且つ、正確に移動体１００の位置を補正すると共に、室内環境地図を容易に作成できる。
【００６１】
移動体１００のエンコードされた位置情報のみをもって室内環境地図を作成する場合、ホイールの滑りによって移動体１００の位置に誤差を発生させることもできる。そのため、これを防止するために、本発明は前述した拡張カルマンフィルタアルゴリズムを用いるものと開示された。
【００６２】
これとは異なり、たとえ室内環境地図を作成するのに迅速ではなくても、どんな場所でもより一層精密な室内環境地図を作成するための方法を提案する。この方法は、移動体１００の各位置で獲得した距離情報を用いて人が全過程を手動で移動体１００の位置を補正する方法である。この方法は、図６を参照して説明する。
【００６３】
図６を詳察すれば、ｋ-番目のステップで距離情報を用いて作成された地図と(ｋ＋１)-番目のステップで距離情報を用いて作成された地図との間にマッチする２点を用いて、前記両ステップで作成された地図を結合させていけば、最終的に環境地図を作成するようになる。
【００６４】
この場合、ｋ-番目のステップで互いにマッチする２点が
【数３７】
0005400044.tif 000038
であり、(ｋ＋１)-番目のステップで互いにマッチする２点が
【数３８】
0005400044.tif 000039
であると仮定すれば、ｋ-番目のステップにおける移動体１００の位置[Ｘｋ,Ｙｋ,θｋ]から(ｋ＋１)-番目のステップにおける移動体１００の位置を以下の[式３２]〜[式３４]を用いて求めることができる。(ｋ＋１)-番目のステップで移動体１００の位置を用いて、前記ｋ-番目のステップから(ｋ＋１)-番目のステップにわたって作成された地図を互いにマッチングさせて正確な室内環境地図を作成する。
【数３９】
0005400044.tif 000040
【００６５】
以下、前述した構成の本発明による室内環境地図の作成過程を図７を参照して説明する。
【００６６】
図７に示すように、段階Ｓ７００で、移動体１００が動作すれば、移動体１００の各ホイール１０４ａ、１０４ｂ、１０４ｃが回転する。
【００６７】
段階Ｓ７０２で、第１ホイール１０４ａ及び第２ホイール１０４ｂにそれぞれ装着された第１エンコーダ１０６ａ及び第２エンコーダ１０６ｂがホイール１０４ａ、１０４ｂの回転を検知して移動体１００のエンコードされた位置情報を獲得する。同時に、移動体１００の距離測定センサ１０２は、移動体１００の位置で距離測定センサ１０２から周辺環境に存在する周囲物体までの距離情報を獲得する。第１エンコーダ１０６ａ及び第２エンコーダ１０６ｂからのエンコードされた位置情報と距離測定センサ１０２からの距離情報は信号変換部２００を介して信号処理部３１０に提供される。
【００６８】
その後、段階Ｓ７０４で、位置予測ユニット３００は、第１エンコーダ１０６ａ及び第２エンコーダ１０６ｂからのエンコードされた位置情報を用いて移動体１００の位置を予測する。
【００６９】
段階Ｓ７０６で、拡張カルマンフィルタを適用するかを判断する。拡張カルマンフィルタを用いて速やかに室内環境地図を作成する場合には、段階Ｓ７０８に進み、拡張カルマンフィルタを利用する位置補正ユニット３０６を通じて移動体１００の位置を予測する。即ち、段階Ｓ７０８で、本発明により、移動体１００の位置を予測して拡張カルマンフィルタを用いて移動体１００の予測位置を補正する。
【００７０】
その後、段階Ｓ７１０で、マッチング判断ユニット３０４は移動体１００の補正位置の誤差が大きいかどうかを判断する。即ち、マッチング判断ユニット３０４は、推定距離が測定距離とマッチするかを判断する。段階Ｓ７１０で、もし移動体１００の補正位置の誤差が大きいと判断されれば、即ち、推定距離が測定距離とマッチしなければ、段階Ｓ７１２に進み、移動体１００の推定位置を手作業で補正して迅速、且つ、正確に室内環境地図を作成する。
【００７１】
反面、段階Ｓ７１０で、移動体１００の補正位置の誤差がなければ、段階Ｓ７１６に進む。段階Ｓ７１６で、移動体１００の補正位置を地図作成ユニット３０８に提供して移動体１００の補正位置及びその補正位置で距離測定センサ１０２による測定距離を用いて物体の位置を表示する室内環境地図を作成する。
【００７２】
一方、段階Ｓ７０６で拡張カルマンフィルタを適用しないと判断されれば、段階Ｓ７１４に進み、この段階で移動体１００の各位置で距離測定センサ１０２により測定された実際の距離を用いて手作業でポイントマッチングして移動体１００の予測位置を正確に補正する。このようなポイントマッチング方法を用いた位置補正方法は、図６に示す通りであり、この方法は拡張カルマンフィルタの使用に比べて迅速さは劣るが、どの場所でもその正確性を保障できる。その後、本過程は前述したような段階Ｓ７１６に進む。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
本発明によれば、移動体又は運営者が公共施設、病院、空港などで周囲環境を認識する室内環境地図を迅速、且つ、正確に作成できる。例えば、本発明が移動ロボットに利用される場合、移動ロボットに周辺環境に関する情報を提供することで、その情報を用いて移動ロボットに最適の短い経路を作成するのに使用されることもできる。また、公共施設及び他の室内空間の構造と特徴を容易に作成して室内の経路を案内する用途としても使用される。建設企業が本発明を用いてビルの実際の構造を迅速、且つ、正確に作成し、認識して建築したビルの室内構造が建築図面と一致するかをチェックするようにすることもできる。
【００７４】
本発明の実施形態について示され記述したが、本発明はこのような実施形態に限定されるものではなく、本技術における熟練者であれば、後述する特許請求の範囲に規定されたような本発明の範ちゅうから逸脱することなく、様々な変更と変形が可能であることが理解できる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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